clúster

Un término versátil que describe una agrupación o concentración de elementos que comparten ciertas características o están estrechamente interconectados. Su significado y aplicación varían significativamente según el ámbito de conocimiento.

El término es una adaptación al español de la expresión en inglés cluster, que significa grupo, conjunto o cúmulo.

El proceso y resultado de la creación de clústeres o agrupamiento de elementos en un conjunto es lo que se conoce como clustering, de uso habitual en economía (por ejemplo, cuando hablamos de la formación de un clúster de innovación) o en informática (en este terreno encontramos con frecuencia el término algoritmo de agrupamiento).

Informática y tecnología

En en el campo de las TIC, un clúster se refiere a un conjunto de ordenadores (llamados nodos) interconectados que trabajan juntos como un único sistema. El objetivo principal es combinar sus recursos para ofrecer un rendimiento superior, alta disponibilidad o un balanceo de carga.

• Alta disponibilidad (HA – High Availability): Garantiza la continuidad del servicio. Si un nodo falla, otro toma su lugar automáticamente (failover) para evitar interrupciones.

• Alto rendimiento (HPC – High-Performance Computing): Se utiliza para tareas que requieren una gran capacidad de procesamiento, como simulaciones científicas, análisis de big data o modelado molecular, distribuyendo la carga de trabajo entre los nodos.

• Balanceo de carga (Load Balancing): Distribuye el tráfico de red o las solicitudes de aplicaciones entre varios nodos para optimizar el tiempo de respuesta y prevenir la sobrecarga de un único servidor.

Economía y negocios

En el ámbito empresarial, popularizado por Michael Porter, un clúster es una concentración geográfica de empresas, proveedores, instituciones relacionadas y organizaciones (como universidades o centros de investigación) que compiten en un mismo negocio.

El objetivo es aumentar la productividad e impulsar la innovación y la competitividad de las empresas miembros mediante la colaboración, el intercambio de conocimiento y el acceso eficiente a recursos especializados y complementarios.

Ejemplo: El clúster tecnológico de Silicon Valley en California.

Análisis de datos y machine learning

En ciencia de datos y aprendizaje automático, el término clustering se refiere a una técnica de aprendizaje no supervisado que consiste en agrupar un conjunto de objetos de manera que los objetos en el mismo grupo (clúster) son más similares entre sí que a los de otros grupos.

• Algoritmos comunes: K-Means, DBSCAN o Agrupamiento Jerárquico.

• Aplicaciones

  • Segmentación de clientes: Identificar grupos de clientes con patrones de compra y características similares para enfocar mejor las estrategias de marketing.

  • Detección de anomalías: Agrupar datos normales para identificar y aislar puntos de datos que no encajan en ningún clúster (por ejemplo, en la detección de fraude).

  • Procesamiento de imágenes: Segmentar imágenes agrupando píxeles con características similares.

  • Bioinformática: Agrupar genes o secuencias de ADN con funciones o estructuras similares.